Jun, 2019

使用扩展 Tree-LSTM 自动生成源代码摘要

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TL;DR该研究探讨了使用神经机器翻译模型进行源代码自动生成文档的机器翻译任务，并阐述了抽象语法树在源码的机器学习研究中的重要性和 Tree-LSTM 方法的局限性，并提出了一种新方法 Multi-way Tree-LSTM 来应对此问题，对比现有技术取得更好的结果。
发现论文，激发创造
  • 基于变压器的多尺度多模态方法用于源代码摘要生成

    本研究旨在提出一种基于多尺度、多模态方法和 Transformer 的源代码摘要生成模型 (M2TS)，该模型使用多尺度 AST 特征提取方法、代码词法特征和跨模态融合方法，以更全面准确地抓取 AST 的结构特征，同时融合语法和上下文语义信息，从而生成源代码的高质量摘要并在实验证明了其优于当前最新研究。

    Mar, 2022

  • 使用图神经网络改进代码摘要

    本文提出了一种使用图神经网络的自动代码注释生成方法，该方法使用了源代码序列和图结构信息作为输入，使用 210 万个 Java 方法 - 注释对进行评估，并表明比四种基线技术均有所改进。

    Apr, 2020

  • 一种生成程序子程序自然语言摘要的神经模型

    本研究提出了一种新的神经网络模型，它可以将源代码的单词和代码结构（AST）结合起来，从而能够生成准确的注释文档。与传统的基于模板的系统不同，该模型可以更好地学习代码结构，即使程序缺乏内部文档，也可以在演示中提供连贯的描述，并在 SE 文献和 NLP 文献中得到进一步的改进和应用验证。

    Feb, 2019

  • AST-MHSA：使用多头自注意力进行代码摘要

    AST-MHSA 是一个使用多头注意力机制从抽象语法树中提取重要语义信息的模型，它包括编码器和解码器两个主要组件，编码器将代码的抽象语法树作为输入生成隐藏状态序列，解码器以这些隐藏状态为输入生成代码的自然语言摘要。

    Aug, 2023

  • 基于块级抽象语法树拆分的代码摘要改进

    本文提出了一种基于分块的抽象语法树分裂方法（BASTS），利用 AST 的丰富树形语法结构来改进代码摘要，将其分为块并为每个代码块生成分裂 AST，利用基于树的 LSTM 和 Transformer 生成高质量的代码摘要，实验证明该方法在各种评估指标上显著优于现有方法。

    Mar, 2021

  • CAST：使用抽象语法树的层次分割和重构提高代码摘要

    本文介绍了一种称为 CAST 的新型模型，采用分层拆分和重构 AST 来完整地捕捉 AST 中的丰富信息，利用递归神经网络对子树进行编码，通过重构拆分后的 AST 来聚合嵌入子树，最后使用 AST 表示和源码嵌入进行代码摘要，进而提高程序的理解和维护能力。

    Aug, 2021

  • 树状长短期记忆网络改进语义表征

    介绍了 Tree-LSTM，一种适用于树状网络的 LSTM 结构，该系统表现优秀，可以应用于两个任务：预测两个句子的语义相关性和情感分类。

    Feb, 2015

  • 从结构和上下文中学习源代码的语言不可知性表示学习

    通过同时学习源代码和抽象语法树的结构信息，本篇研究提出了一种只使用与语言无关的功能和直接从抽象语法树中计算得出的功能的新机器学习模型，该模型在单语言和多语言代码总结方面均取得了最新成果。

    Mar, 2021

  • 基于深度强化学习的自动源代码摘要改进

    本文提出一种基于 Actor-Critic 模型和抽象语法树的深度强化学习框架，用于代码摘要。该模型在训练时采用 BLEU 指标进行奖励，实验证明该模型在真实世界数据集上的表现优于一些最先进的方法。

    Nov, 2018

  • xASTNN：用于工业实践的改进代码表示

    本文介绍了一种基于 AST 的神经网络架构 xASTNN，用于源代码表示，以推广深度学习在工业实践中的应用。研究结果表明，xASTNN 在代码分类和克隆检测等任务上具有较大提升且速度更快。

    Mar, 2023